package com.linyaonan.leetcode.medium._692;

import java.util.Comparator;
import java.util.HashMap;
import java.util.LinkedList;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.PriorityQueue;
import java.util.TreeMap;

/**
 * 给定一个单词列表 words 和一个整数 k ，返回前 k 个出现次数最多的单词。
 *
 * 返回的答案应该按单词出现频率由高到低排序。如果不同的单词有相同出现频率， 按字典顺序 排序。
 *
 *  
 *
 * 示例 1：
 *
 * 输入: words = ["i", "love", "leetcode", "i", "love", "coding"], k = 2
 * 输出: ["i", "love"]
 * 解析: "i" 和 "love" 为出现次数最多的两个单词，均为2次。
 *     注意，按字母顺序 "i" 在 "love" 之前。
 * 示例 2：
 *
 * 输入: ["the", "day", "is", "sunny", "the", "the", "the", "sunny", "is", "is"], k = 4
 * 输出: ["the", "is", "sunny", "day"]
 * 解析: "the", "is", "sunny" 和 "day" 是出现次数最多的四个单词，
 *     出现次数依次为 4, 3, 2 和 1 次。
 *  
 *
 * 注意：
 *
 * 1 <= words.length <= 500
 * 1 <= words[i] <= 10
 * words[i] 由小写英文字母组成。
 * k 的取值范围是 [1, 不同 words[i] 的数量]
 *  
 *
 * 进阶：尝试以 O(n log k) 时间复杂度和 O(n) 空间复杂度解决。
 *
 * 来源：力扣（LeetCode）
 * 链接：https://leetcode.cn/problems/top-k-frequent-words
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 */
class Solution {

    /**
     * 思路：使用TreeMap来实现，配置比较器为value
     * @param words
     * @param k
     * @return
     */
    public List<String> topKFrequent(String[] words, int k) {
        HashMap<String, Integer> map = new HashMap<>();
        for (String word : words) {
            map.put(word, map.getOrDefault(word, 0) + 1);
        }

        PriorityQueue<String> queue = new PriorityQueue<>((o1, o2) -> {
            Integer o1Count = map.get(o1);
            Integer o2Count = map.get(o2);
            if (o1Count.equals(o2Count)) {
                return o2.compareTo(o1);
            } else {
                return o1Count - o2Count;
            }
        });
        for (Map.Entry<String, Integer> entry : map.entrySet()) {
            String key = entry.getKey();
            queue.add(key);
            if (queue.size() > k) {
                queue.poll();
            }
        }

        // 利用栈特性
        LinkedList<String> stack = new LinkedList<>();
        while (!queue.isEmpty()) {
            stack.push(queue.poll());
        }
        return stack;
    }
}